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申请/专利权人：北京万联易达科技有限公司

摘要：本发明涉及车辆出入场调度技术领域，尤其涉及一种物流场站的车辆出入场调度方法及系统。所述方法包括以下步骤：对物流场站的车辆进行实时监控并进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据；基于车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序并进行出入场路径动态调度并进行动态调度模拟并对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；对动态调度区域通行趋势数据行卷积结构计算并进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；根据动态出入场调度模型进行运行决策收集并进行车辆出入场决策预警机制建立，得到车辆出入场预警机制数据。本发明通过对调度技术的优化处理使得车辆出入场调度技术更加精确。

主权项：1.一种物流场站的车辆出入场调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过电子监控设备对物流场站的车辆进行实时监控，得到车辆实时监控数据；根据车辆实时监控数据进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据；步骤S2：基于车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序，得到出入峰值时序排序数据；根据出入峰值时序排序数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，得到出入动态调度模拟数据；其中，步骤S2包括：步骤S21：基于车辆实时监控数据进行车辆出入双向流通量计算，得到车辆出入双向流通量数据；对车辆出入双向流通量数据进行出入峰值时序排序，得到出入峰值时序排序数据；步骤S22：根据出入峰值时序排序数据进行路径负荷分析，得到出入路径负荷数据；步骤S23：根据出入峰值时序排序数据以及出入路径负荷数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；其中，步骤S23包括：步骤S231：获取车辆实时任务数据；根据车辆实时任务数据进行可行路径提取，得到可行路径数据集；步骤S232：根据出入峰值时序排序数据以及出入路径负荷数据进行路径热力图绘制，得到路径时序热力图；步骤S233：利用路径车辆密度计算公式对路径时序热力图进行车辆密度计算，得到时序路径车辆密度数据；其中，路径车辆密度计算公式如下所示： 式中，表示时序路径车辆密度结果值，表示路径时序热力差值，表示自然常数，表示车流通行时间区间，表示车辆速度的时间分布范围，表示车辆空间高斯分布的标准差，表示路径的相对长度值，表示路径车辆密度计算公式的误差调整值；步骤S234：对时序路径车辆密度数据进行车辆间相对距离计算，得到相对距离数据；步骤S235：根据时序路径车辆密度数据以及相对距离数据对行路径数据集进行不同路径车辆间相对速度分析，得到车辆相对速度数据；步骤S236：根据车辆相对速度数据对可行路径数据集进行最优路径匹配，得到车辆最优路径数据；根据车辆最优路径数据以及时序路径车辆密度数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；步骤S24：基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，得到出入动态调度模拟数据；步骤S3：根据出入动态调度模拟数据对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；对动态调度区域通行趋势数据行卷积结构计算，得到动态调度区域卷积数据；根据动态调度区域卷积数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；其中，步骤S3包括：步骤S31：根据出入动态调度模拟数据对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；步骤S32：对动态调度区域通行趋势数据进行特征提取，得到动态调度区域特征趋势数据；对动态调度区域特征趋势数据进行卷积结构计算，得到动态调度区域卷积数据；步骤S33：利用交叉熵损失函数对动态调度区域卷积数据进行损失结构优化，得到动态调度区域优化数据；步骤S34：根据动态调度区域优化数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；其中，步骤S34包括：步骤S341：对动态调度区域优化数据进行区域调度复杂度评估，得到区域调度复杂度数据；步骤S342：对区域调度复杂度数据进行时空分布分析，得到复杂度时空分布数据；根据复杂度时空分布数据对区域调度复杂度数据进行相关性评估，得到复杂度相关性评估数据；步骤S343：对复杂度相关性评估数据进行编码转换，得到复杂度相关性编码数据；步骤S344：利用随机森林算法对复杂度相关性编码数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；步骤S4：根据动态出入场调度模型进行运行决策收集，得到出入场运行决策数据；根据出入场运行决策数据进行车辆出入场决策预警机制建立，得到车辆出入场预警机制数据。

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